中京 12R 詳細AI予想

本レースの全馬 AI 評価と推奨馬券を掲載します。期待値プラスと判定した馬のみ買い目に含めています。

モデル

12R 中京競馬場　発走 18:20

並べ替え:

馬番	馬名	騎手	オッズ	AI評価	AI解説
1	オースミサイファー	幸	実28.3	B▽ A▽勝率6% EV+81% 詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（84日ぶりの実戦）
前5走 05/02 3京都34R 6着/18頭+0.7秒 01/31 2京都16R 10着/16頭+0.9秒 01/12 1京都55R 5着/18頭+1.2秒 ― ―
AI 評価の内訳 — 馬番 1 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) × 直近3戦の調子平均 7.0着 (不振) 🌟◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +81% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 6.4% (オッズ暗示: 3.5%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 10位 / 勝率 6.5% / 期待値 +82% ※ 各因子の評価はモデルが学習した特徴量から算出。バーの長さは「その因子がレース内で占める影響の大きさ」の目安です。
2	カフラー	菱田	実23.5	B▲ A▽勝率5% EV+7% 詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（直近3走平均15.0着と低調）
前5走過去走データ取得失敗 (horse_results 不在)
AI 評価の内訳 — 馬番 2 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) × 直近3戦の調子平均 15.0着 (不振) ▽ 前走実績前走 15着 (大敗) 🌟◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +58% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 6.7% (オッズ暗示: 4.3%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 15位 / 勝率 4.6% / 期待値 +7% ※ 各因子の評価はモデルが学習した特徴量から算出。バーの長さは「その因子がレース内で占める影響の大きさ」の目安です。
3	ムーンライトダイヤ	秋山稔	実18.3	B▽ A▽勝率6% EV+17% 詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（前走3着）
前5走 05/31 3京都125R 3着/18頭+0.1秒 04/04 2阪神34R 8着/18頭+0.8秒 ― ― ―
AI 評価の内訳 — 馬番 3 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) △ 直近3戦の調子平均 5.5着 ○ 前走実績前走 3着 (好走) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -2% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 5.3% (オッズ暗示: 5.5%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 7位 / 勝率 6.5% / 期待値 +18% ※ 各因子の評価はモデルが学習した特徴量から算出。バーの長さは「その因子がレース内で占める影響の大きさ」の目安です。
4	ビッグヒーロー	川田	実3.9	B○ A×勝率6% EV-74% 詳細▼	AI上位評価だが期待値不足、見送り（直近3走平均3.0着と安定／前走3着）
前5走 06/07 3阪神24R 3着/16頭+0.4秒 05/10 3京都64R 4着/16頭+0.3秒 03/22 1中京45R 2着/16頭+0.1秒 02/28 1阪神35R 3着/14頭+0.6秒 11/16 5東京42R 2着/18頭+0.1秒
AI 評価の内訳 — 馬番 4 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) ○ 直近3戦の調子平均 3.0着 (安定) ○ 前走実績前走 3着 (好走) × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -74% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 6.7% (オッズ暗示: 25.6%) × Aモデルの評価 (参考) レース内 1位 / 勝率 6.5% / 期待値 -74% ※ 各因子の評価はモデルが学習した特徴量から算出。バーの長さは「その因子がレース内で占める影響の大きさ」の目安です。
5	オレンジフィールド	亀田	実12.4	B▽ A△勝率6% EV-20% 詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（直近3走平均8.0着と低調）
前5走 05/31 3京都125R 5着/18頭+0.2秒 05/16 1新潟53R 4着/16頭+0.2秒 01/10 1京都31R 15着/16頭+3.4秒 12/21 5阪神63R 11着/18頭+1.0秒 12/06 5阪神13R 9着/17頭+1.5秒
AI 評価の内訳 — 馬番 5 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) × 直近3戦の調子平均 8.0着 (不振) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -20% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 6.4% (オッズ暗示: 8.1%) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 5位 / 勝率 6.5% / 期待値 -20% ※ 各因子の評価はモデルが学習した特徴量から算出。バーの長さは「その因子がレース内で占める影響の大きさ」の目安です。
6	リザレクティア	◇永島	実70.0	B▽ A▽勝率6% EV+351% 詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（直近3走平均13.0着と低調）
前5走過去走データ取得失敗 (horse_results 不在)
AI 評価の内訳 — 馬番 6 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) × 直近3戦の調子平均 13.0着 (不振) ▽ 前走実績前走 13着 (大敗) 🌟◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +222% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 4.6% (オッズ暗示: 1.4%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 13位 / 勝率 6.5% / 期待値 +352% ※ 各因子の評価はモデルが学習した特徴量から算出。バーの長さは「その因子がレース内で占める影響の大きさ」の目安です。
7	アスクブームキセキ	西塚	実27.9	B▽ A▽勝率6% EV+89% 詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（直近3走平均10.0着と低調／83日ぶりの実戦）
前5走 05/03 1新潟25R 11着/14頭+0.6秒 02/21 1阪神15R 14着/18頭+1.1秒 12/20 5阪神53R 5着/18頭+0.4秒 12/07 5阪神25R 5着/17頭+0.6秒 ―
AI 評価の内訳 — 馬番 7 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) × 直近3戦の調子平均 10.0着 (不振) ▽ 前走実績前走 11着 (大敗) 🌟◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +70% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 6.1% (オッズ暗示: 3.6%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 9位 / 勝率 6.5% / 期待値 +90% ※ 各因子の評価はモデルが学習した特徴量から算出。バーの長さは「その因子がレース内で占める影響の大きさ」の目安です。
8	ララディアーブル	松山	実6.2	B△ A△勝率6% EV-59% 詳細▼	市場想定とAI評価が概ね一致、推奨に届かず（直近3走平均2.7着と安定／194日ぶりの実戦）
前5走 01/12 1京都512R 4着/18頭+0.4秒 12/28 5阪神82R 2着/17頭+0.0秒 12/14 5阪神44R 2着/11頭+0.4秒 ― ―
AI 評価の内訳 — 馬番 8 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) ○ 直近3戦の調子平均 2.7着 (安定) △ ローテーション 194日休養明け × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -60% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 6.4% (オッズ暗示: 16.1%) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 4位 / 勝率 6.5% / 期待値 -60% ※ 各因子の評価はモデルが学習した特徴量から算出。バーの長さは「その因子がレース内で占める影響の大きさ」の目安です。
9	サーブルディアマン	Ｍデムーロ	実20.1	B▽ A▽勝率6% EV+29% 詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（62日ぶりの実戦）
前5走 05/24 3京都102R 9着/13頭+1.3秒 03/28 2阪神14R 7着/13頭+2.8秒 03/15 1阪神82R 5着/14頭+0.9秒 01/11 1京都412R 9着/18頭+1.2秒 12/14 5阪神43R 5着/11頭+1.0秒
AI 評価の内訳 — 馬番 9 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) × 直近3戦の調子平均 7.0着 (不振) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +29% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 6.4% (オッズ暗示: 5.0%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 8位 / 勝率 6.5% / 期待値 +30% ※ 各因子の評価はモデルが学習した特徴量から算出。バーの長さは「その因子がレース内で占める影響の大きさ」の目安です。
10	レインボーステート	坂井	実6.0	B△ A▲勝率6% EV-61% 詳細▼	市場想定とAI評価が概ね一致、推奨に届かず
前5走 06/06 3阪神17R 4着/18頭+0.2秒 05/31 3京都125R 2着/18頭+0.1秒 05/03 1新潟25R 10着/14頭+0.4秒 04/04 2阪神34R 4着/18頭+0.3秒 01/24 1京都86R 6着/17頭+0.7秒
AI 評価の内訳 — 馬番 10 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) △ 直近3戦の調子平均 5.3着 × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -61% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 6.4% (オッズ暗示: 16.7%) ▲ Aモデルの評価 (参考) レース内 3位 / 勝率 6.5% / 期待値 -61% ※ 各因子の評価はモデルが学習した特徴量から算出。バーの長さは「その因子がレース内で占める影響の大きさ」の目安です。
11	レッドピアレス	中井	実51.0	B▽ A▽勝率6% EV+227% 詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（直近3走平均8.5着と低調）
前5走 06/07 3阪神24R 5着/16頭+1.2秒 04/11 2阪神52R 12着/16頭+2.8秒 ― ― ―
AI 評価の内訳 — 馬番 11 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) × 直近3戦の調子平均 8.5着 (不振) 🌟◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +227% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 6.4% (オッズ暗示: 2.0%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 12位 / 勝率 6.5% / 期待値 +227% ※ 各因子の評価はモデルが学習した特徴量から算出。バーの長さは「その因子がレース内で占める影響の大きさ」の目安です。
12	マーチャンシップ	吉村	実31.5	B▽ A▽勝率6% EV+103% 詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（直近3走平均10.5着と低調／76日ぶりの実戦）
前5走 05/10 3京都65R 11着/13頭+1.5秒 04/26 1福島65R 10着/15頭+0.9秒 ― ― ―
AI 評価の内訳 — 馬番 12 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) × 直近3戦の調子平均 10.5着 (不振) ▽ 前走実績前走 11着 (大敗) ◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +44% (妙味あり) AI 予想勝率 4.6% (オッズ暗示: 3.2%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 11位 / 勝率 6.5% / 期待値 +104% ※ 各因子の評価はモデルが学習した特徴量から算出。バーの長さは「その因子がレース内で占める影響の大きさ」の目安です。
13	ミッキーラヴィータ	団野	実4.5	B△ A○勝率6% EV-70% 詳細▼	市場想定とAI評価が概ね一致、推奨に届かず（直近3走平均2.7着と安定／前走3着／231日ぶりの実戦）
前5走 12/06 5阪神13R 3着/17頭+0.3秒 10/05 3京都22R 2着/7頭+0.0秒 08/09 3中京54R 3着/10頭+0.3秒 ― ―
AI 評価の内訳 — 馬番 13 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) ○ 直近3戦の調子平均 2.7着 (安定) ○ 前走実績前走 3着 (好走) △ ローテーション 231日休養明け × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -71% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 6.4% (オッズ暗示: 22.2%) ○ Aモデルの評価 (参考) レース内 2位 / 勝率 6.5% / 期待値 -71% ※ 各因子の評価はモデルが学習した特徴量から算出。バーの長さは「その因子がレース内で占める影響の大きさ」の目安です。
14	オーケーキュート	富田	実89.3	B▽ A▽勝率6% EV+477% 詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（直近3走平均9.3着と低調／70日ぶりの実戦）
前5走 05/16 3京都75R 8着/14頭+1.0秒 04/18 2阪神74R 14着/18頭+1.7秒 03/28 1中京53R 6着/16頭+0.8秒 ― ―
AI 評価の内訳 — 馬番 14 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) × 直近3戦の調子平均 9.3着 (不振) 🌟◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +473% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 6.4% (オッズ暗示: 1.1%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 14位 / 勝率 6.5% / 期待値 +477% ※ 各因子の評価はモデルが学習した特徴量から算出。バーの長さは「その因子がレース内で占める影響の大きさ」の目安です。
15	シャンジュマン	▲森田	実159.3	B◎ A▽勝率5% EV+617% 詳細▼	AI予想勝率は最上位だが、オッズ過剰評価で期待値マイナス（直近3走平均12.0着と低調）
前5走過去走データ取得失敗 (horse_results 不在)
AI 評価の内訳 — 馬番 15 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) × 直近3戦の調子平均 12.0着 (不振) ▽ 前走実績前走 12着 (大敗) 🌟◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +999% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 8.0% (オッズ暗示: 0.6%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 16位 / 勝率 4.6% / 期待値 +617% ※ 各因子の評価はモデルが学習した特徴量から算出。バーの長さは「その因子がレース内で占める影響の大きさ」の目安です。
16	ラミエルノムスコ	岩田望	実13.7	B▽ A△勝率6% EV-12% 詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（83日ぶりの実戦）
前5走 05/03 3京都45R 4着/11頭+0.3秒 01/18 1京都76R 3着/18頭+0.3秒 12/27 5阪神74R 4着/15頭+0.4秒 09/27 4阪神85R 5着/11頭+1.2秒 ―
AI 評価の内訳 — 馬番 16 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) △ 直近3戦の調子平均 3.7着 △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -12% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 6.4% (オッズ暗示: 7.3%) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 6位 / 勝率 6.5% / 期待値 -12% ※ 各因子の評価はモデルが学習した特徴量から算出。バーの長さは「その因子がレース内で占める影響の大きさ」の目安です。

AI評価 🌟◎鉄板本命 ◎本命 ○対抗 ▲注目 △押さえ ▽下位 ×推奨外／ 期待値 100円賭けたときの想定利益率／ オッズ 実=リアル取得済推定=推定オッズ

🎯 AIの本命

AI評価1位Aモデル ▽

シャンジュマン

騎手 ▲森田

単勝オッズ

159.3倍

AI期待値

+999%

買い目

見送り

全レースの推奨

AIの推奨本命の次点

○A:×4ビッグヒーロー

3.9倍

EV -73%

▲A:▽2カフラー

23.5倍

EV +58%

出走馬全16頭

◎A:▽15

シャンジュマン

▲森田

159.3倍

+999%

›

○A:×4

ビッグヒーロー

川田

3.9倍

-73%

›

▲A:▽2

カフラー

菱田

23.5倍

+58%

›

△A:○13

ミッキーラヴィータ

団野

4.5倍

-71%

›

△A:▲10

レインボーステート

坂井

6.0倍

-61%

›

△A:△8

ララディアーブル

松山

6.2倍

-60%

›

▽A:△5

オレンジフィールド

亀田

12.4倍

-20%

›

▽A:△16

ラミエルノムスコ

岩田望

13.7倍

-11%

›

▽A:▽9

サーブルディアマン

Ｍデムーロ

20.1倍

+29%

›

▽A:▽1

オースミサイファー

幸

28.3倍

+81%

›

▽A:▽11

レッドピアレス

中井

51.0倍

+227%

›

▽A:▽14

オーケーキュート

富田

89.3倍

+473%

›

▽A:▽7

アスクブームキセキ

西塚

27.9倍

+70%

›

▽A:▽3

ムーンライトダイヤ

秋山稔

18.3倍

-2%

›

▽A:▽12

マーチャンシップ

吉村

31.5倍

+44%

›

▽A:▽6

リザレクティア

◇永島

70.0倍

+222%

›

💡 各馬をタップでAI評価の根拠を表示。印は推奨モデル (B) 基準、「A:」は A モデルの評価。買い目は期待値プラスのみ推奨。

このレースの推奨馬券　2モデル並走

両モデルとも本レースは見送り判定（期待値プラスなし）

12R 中京競馬場　発走 18:20

並べ替え:

馬番	馬名	騎手	オッズ	AI評価	AI解説
1	オースミサイファー	幸	実28.3	▽詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（84日ぶりの実戦）
前5走 05/02 3京都34R 6着/18頭+0.7秒 01/31 2京都16R 10着/16頭+0.9秒 01/12 1京都55R 5着/18頭+1.2秒 ― ―
AI 評価の内訳 — 馬番 1 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) × 直近3戦の調子平均 7.0着 (不振) 🌟◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +81% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 6.5% (オッズ暗示: 3.5%) ※ 各因子の評価はモデルが学習した特徴量から算出。バーの長さは「その因子がレース内で占める影響の大きさ」の目安です。
2	カフラー	菱田	実23.5	▽詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（直近3走平均15.0着と低調）
前5走過去走データ取得失敗 (horse_results 不在)
AI 評価の内訳 — 馬番 2 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) × 直近3戦の調子平均 15.0着 (不振) ▽ 前走実績前走 15着 (大敗) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +7% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 4.6% (オッズ暗示: 4.3%) ※ 各因子の評価はモデルが学習した特徴量から算出。バーの長さは「その因子がレース内で占める影響の大きさ」の目安です。
3	ムーンライトダイヤ	秋山稔	実18.3	▽詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（前走3着）
前5走 05/31 3京都125R 3着/18頭+0.1秒 04/04 2阪神34R 8着/18頭+0.8秒 ― ― ―
AI 評価の内訳 — 馬番 3 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) △ 直近3戦の調子平均 5.5着 ○ 前走実績前走 3着 (好走) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +17% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 6.5% (オッズ暗示: 5.5%) ※ 各因子の評価はモデルが学習した特徴量から算出。バーの長さは「その因子がレース内で占める影響の大きさ」の目安です。
4	ビッグヒーロー	川田	実3.9	×詳細▼	AI予想勝率は最上位だが、オッズ過剰評価で期待値マイナス（直近3走平均3.0着と安定／前走3着）
前5走 06/07 3阪神24R 3着/16頭+0.4秒 05/10 3京都64R 4着/16頭+0.3秒 03/22 1中京45R 2着/16頭+0.1秒 02/28 1阪神35R 3着/14頭+0.6秒 11/16 5東京42R 2着/18頭+0.1秒
AI 評価の内訳 — 馬番 4 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) ○ 直近3戦の調子平均 3.0着 (安定) ○ 前走実績前走 3着 (好走) × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -74% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 6.5% (オッズ暗示: 25.6%) ※ 各因子の評価はモデルが学習した特徴量から算出。バーの長さは「その因子がレース内で占める影響の大きさ」の目安です。
5	オレンジフィールド	亀田	実12.4	△詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（直近3走平均8.0着と低調）
前5走 05/31 3京都125R 5着/18頭+0.2秒 05/16 1新潟53R 4着/16頭+0.2秒 01/10 1京都31R 15着/16頭+3.4秒 12/21 5阪神63R 11着/18頭+1.0秒 12/06 5阪神13R 9着/17頭+1.5秒
AI 評価の内訳 — 馬番 5 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) × 直近3戦の調子平均 8.0着 (不振) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -20% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 6.5% (オッズ暗示: 8.1%) ※ 各因子の評価はモデルが学習した特徴量から算出。バーの長さは「その因子がレース内で占める影響の大きさ」の目安です。
6	リザレクティア	◇永島	実70.0	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（直近3走平均13.0着と低調）
前5走過去走データ取得失敗 (horse_results 不在)
AI 評価の内訳 — 馬番 6 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) × 直近3戦の調子平均 13.0着 (不振) ▽ 前走実績前走 13着 (大敗) 🌟◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +351% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 6.5% (オッズ暗示: 1.4%) ※ 各因子の評価はモデルが学習した特徴量から算出。バーの長さは「その因子がレース内で占める影響の大きさ」の目安です。
7	アスクブームキセキ	西塚	実27.9	▽詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（直近3走平均10.0着と低調／83日ぶりの実戦）
前5走 05/03 1新潟25R 11着/14頭+0.6秒 02/21 1阪神15R 14着/18頭+1.1秒 12/20 5阪神53R 5着/18頭+0.4秒 12/07 5阪神25R 5着/17頭+0.6秒 ―
AI 評価の内訳 — 馬番 7 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) × 直近3戦の調子平均 10.0着 (不振) ▽ 前走実績前走 11着 (大敗) 🌟◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +89% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 6.5% (オッズ暗示: 3.6%) ※ 各因子の評価はモデルが学習した特徴量から算出。バーの長さは「その因子がレース内で占める影響の大きさ」の目安です。
8	ララディアーブル	松山	実6.2	△詳細▼	市場想定とAI評価が概ね一致、推奨に届かず（直近3走平均2.7着と安定／194日ぶりの実戦）
前5走 01/12 1京都512R 4着/18頭+0.4秒 12/28 5阪神82R 2着/17頭+0.0秒 12/14 5阪神44R 2着/11頭+0.4秒 ― ―
AI 評価の内訳 — 馬番 8 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) ○ 直近3戦の調子平均 2.7着 (安定) △ ローテーション 194日休養明け × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -60% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 6.5% (オッズ暗示: 16.1%) ※ 各因子の評価はモデルが学習した特徴量から算出。バーの長さは「その因子がレース内で占める影響の大きさ」の目安です。
9	サーブルディアマン	Ｍデムーロ	実20.1	▽詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（62日ぶりの実戦）
前5走 05/24 3京都102R 9着/13頭+1.3秒 03/28 2阪神14R 7着/13頭+2.8秒 03/15 1阪神82R 5着/14頭+0.9秒 01/11 1京都412R 9着/18頭+1.2秒 12/14 5阪神43R 5着/11頭+1.0秒
AI 評価の内訳 — 馬番 9 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) × 直近3戦の調子平均 7.0着 (不振) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +29% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 6.5% (オッズ暗示: 5.0%) ※ 各因子の評価はモデルが学習した特徴量から算出。バーの長さは「その因子がレース内で占める影響の大きさ」の目安です。
10	レインボーステート	坂井	実6.0	▲詳細▼	AI上位評価だが期待値不足、見送り
前5走 06/06 3阪神17R 4着/18頭+0.2秒 05/31 3京都125R 2着/18頭+0.1秒 05/03 1新潟25R 10着/14頭+0.4秒 04/04 2阪神34R 4着/18頭+0.3秒 01/24 1京都86R 6着/17頭+0.7秒
AI 評価の内訳 — 馬番 10 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) △ 直近3戦の調子平均 5.3着 × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -61% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 6.5% (オッズ暗示: 16.7%) ※ 各因子の評価はモデルが学習した特徴量から算出。バーの長さは「その因子がレース内で占める影響の大きさ」の目安です。
11	レッドピアレス	中井	実51.0	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（直近3走平均8.5着と低調）
前5走 06/07 3阪神24R 5着/16頭+1.2秒 04/11 2阪神52R 12着/16頭+2.8秒 ― ― ―
AI 評価の内訳 — 馬番 11 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) × 直近3戦の調子平均 8.5着 (不振) 🌟◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +227% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 6.5% (オッズ暗示: 2.0%) ※ 各因子の評価はモデルが学習した特徴量から算出。バーの長さは「その因子がレース内で占める影響の大きさ」の目安です。
12	マーチャンシップ	吉村	実31.5	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（直近3走平均10.5着と低調／76日ぶりの実戦）
前5走 05/10 3京都65R 11着/13頭+1.5秒 04/26 1福島65R 10着/15頭+0.9秒 ― ― ―
AI 評価の内訳 — 馬番 12 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) × 直近3戦の調子平均 10.5着 (不振) ▽ 前走実績前走 11着 (大敗) 🌟◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +103% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 6.5% (オッズ暗示: 3.2%) ※ 各因子の評価はモデルが学習した特徴量から算出。バーの長さは「その因子がレース内で占める影響の大きさ」の目安です。
13	ミッキーラヴィータ	団野	実4.5	○詳細▼	AI上位評価だが期待値不足、見送り（直近3走平均2.7着と安定／前走3着／231日ぶりの実戦）
前5走 12/06 5阪神13R 3着/17頭+0.3秒 10/05 3京都22R 2着/7頭+0.0秒 08/09 3中京54R 3着/10頭+0.3秒 ― ―
AI 評価の内訳 — 馬番 13 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) ○ 直近3戦の調子平均 2.7着 (安定) ○ 前走実績前走 3着 (好走) △ ローテーション 231日休養明け × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -71% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 6.5% (オッズ暗示: 22.2%) ※ 各因子の評価はモデルが学習した特徴量から算出。バーの長さは「その因子がレース内で占める影響の大きさ」の目安です。
14	オーケーキュート	富田	実89.3	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（直近3走平均9.3着と低調／70日ぶりの実戦）
前5走 05/16 3京都75R 8着/14頭+1.0秒 04/18 2阪神74R 14着/18頭+1.7秒 03/28 1中京53R 6着/16頭+0.8秒 ― ―
AI 評価の内訳 — 馬番 14 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) × 直近3戦の調子平均 9.3着 (不振) 🌟◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +477% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 6.5% (オッズ暗示: 1.1%) ※ 各因子の評価はモデルが学習した特徴量から算出。バーの長さは「その因子がレース内で占める影響の大きさ」の目安です。
15	シャンジュマン	▲森田	実159.3	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（直近3走平均12.0着と低調）
前5走過去走データ取得失敗 (horse_results 不在)
AI 評価の内訳 — 馬番 15 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) × 直近3戦の調子平均 12.0着 (不振) ▽ 前走実績前走 12着 (大敗) 🌟◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +617% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 4.6% (オッズ暗示: 0.6%) ※ 各因子の評価はモデルが学習した特徴量から算出。バーの長さは「その因子がレース内で占める影響の大きさ」の目安です。
16	ラミエルノムスコ	岩田望	実13.7	△詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（83日ぶりの実戦）
前5走 05/03 3京都45R 4着/11頭+0.3秒 01/18 1京都76R 3着/18頭+0.3秒 12/27 5阪神74R 4着/15頭+0.4秒 09/27 4阪神85R 5着/11頭+1.2秒 ―
AI 評価の内訳 — 馬番 16 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) △ 直近3戦の調子平均 3.7着 △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -12% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 6.5% (オッズ暗示: 7.3%) ※ 各因子の評価はモデルが学習した特徴量から算出。バーの長さは「その因子がレース内で占める影響の大きさ」の目安です。

🎯 AIの本命

AI評価1位

ビッグヒーロー

騎手川田

単勝オッズ

3.9倍

AI期待値

-74%

買い目

見送り

全レースの推奨

AIの推奨本命の次点

○13ミッキーラヴィータ

4.5倍

EV -70%

▲10レインボーステート

6.0倍

EV -61%

出走馬全16頭

×4

ビッグヒーロー

川田

3.9倍

-74%

›

○13

ミッキーラヴィータ

団野

4.5倍

-70%

›

▲10

レインボーステート

坂井

6.0倍

-61%

›

△8

ララディアーブル

松山

6.2倍

-59%

›

△5

オレンジフィールド

亀田

12.4倍

-20%

›

△16

ラミエルノムスコ

岩田望

13.7倍

-12%

›

▽3

ムーンライトダイヤ

秋山稔

18.3倍

+17%

›

▽9

サーブルディアマン

Ｍデムーロ

20.1倍

+29%

›

▽7

アスクブームキセキ

西塚

27.9倍

+89%

›

▽1

オースミサイファー

幸

28.3倍

+81%

›

▽12

マーチャンシップ

吉村

31.5倍

+103%

›

▽11

レッドピアレス

中井

51.0倍

+227%

›

▽6

リザレクティア

◇永島

70.0倍

+351%

›

▽14

オーケーキュート

富田

89.3倍

+477%

›

▽2

カフラー

菱田

23.5倍

+7%

›

▽15

シャンジュマン

▲森田

159.3倍

+617%

›

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このレースの推奨馬券　2モデル並走

両モデルとも本レースは見送り判定（期待値プラスなし）

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